• 제목/요약/키워드: Concern-centric Model

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TSSEM을 이용한 정보 프라이버시 메타분석 (Meta-Analysis of Information Privacy Using TSSEM)

  • 김종기
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권11호
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    • pp.149-156
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    • 2019
  • 정보기술의 활용이 보편화되면서 대중과 연구자 모두 정보 프라이버시 문제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 문제에 대한 연구가 기하급수적으로 증가하면서 연구결과에 대한 전반적인 이해가 어려워졌다. 이에 따라 과거연구에 대한 체계적인 검토가 요구된다. 본 연구는 정보 프라이버시 연구에 핵심적인 네 가지 연구개념을 두 가지 연구모형으로 설정하고 기존 연구에서 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. TSSEM이라는 정량적 메타분석 기법이 적용되었는데, 이 기법은 MASEM의 한 가지로서 구조방정식모형과 메타분석 기법을 통합하여 분석하는 기능을 제공한다. 분석결과는 위험 중심적 모형이 염려 중심적 모형과 비교하여 보다 높은 모형 적합도를 나타내었다. 본 연구의 결과는 전통적인 염려 중심적 모형의 설명력에 의문을 제시하며, 사용자의 프라이버시 정보 제공의도를 설명하기 위하여 위험 중심적 모형을 고려할 필요가 있다는 점을 시사한다.

Design of Query Processing System to Retrieve Information from Social Network using NLP

  • Virmani, Charu;Juneja, Dimple;Pillai, Anuradha
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권3호
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    • pp.1168-1188
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    • 2018
  • Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.

A Study of the Performance Prediction Models of Mobile Graphics Processing Units

  • Kim, Cheong Ghil
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.123-128
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    • 2019
  • Currently mobile services are on the verge of full commercialization ahead of 5G mobile communication (5G). The first goal could be to preempt the 5G market through realistic media services utilizing VR (Virtual Reality) and AR (Augmented Reality) technologies that users can most easily experience. Basically this movement is based on the advanced development of smart devices and high quality graphics processing computing power of mobile application processors. Accordingly, the importance of mobile GPUs is emerging and the most concern issue becomes a model for predicting the power and performance for smooth operation of high quality mobile contents. In many cases, the performance of mobile GPUs has been introduced in terms of power consumption of mobile GPUs using dynamic voltage and frequency scaling and throttling functions for power consumption and heat management. This paper introduces several studies of mobile GPU performance prediction model with user-friendly methods not like conventional power centric performance prediction models.

향상된 보안 및 적용 가능성을 위한 컨텐츠 중심 네트워킹(CCN)의 새로운 아키텍처 연구 (A novel architecture of CCN for better security and applicability)

  • 아쉬스 샤르마;김윤선
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.21-38
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    • 2017
  • 정보 중심 네트워킹 (Information Centric Networking)은 콘텐츠 전송 방식을 바꾸고 있다. IP 및 호스트 기반 네트워킹에서 콘텐츠 기반 네트워킹 시나리오로의 전환이 날로 증가하고 있고 ICN의 다른 프레임워크에 대한 많은 연구가 수행되었다. 캐싱은 ICN의 중요한 부분이며 많은 연구자들은 데이터 캐싱을 위한 다양한 방법을 제안했다. 네트워크 장치와 같은 중간 장치에 데이터를 캐싱하고 사용자 장치를 경우에 따라 사용하면 콘텐츠 제작자의 역할뿐 아니라 콘텐츠 보안 문제가 큰 관심사가 된다. 현재 CCN (Content Centric Networking) 모델을 기반으로 하는 수정된 ICN의 새로운 아키텍처가 이 연구에서 제시되었다. 이 아키텍처는 주로 실시간으로 콘텐츠 제공에 콘텐츠 제작자를 참여시키는데 중점을 둔다. 제안된 새 아키텍처는 CCN 아키텍처에 대한 보다 나은 보안 측면을 제공하고 보안 외에도 TCP / IP 기반 아키텍처를 대체하기 위해 CCN 아키텍처의 적용 가능성 문제를 고려하고 있다. 제안된 새 아키텍처의 효율성은 기존의 아키텍처와 매우 유사한 수준의 효율성을 보여주고 컨텐트 전달에 대한 응답 시간을 기반으로 이전 CCN 아키텍처와 비교하였다. 이 논문에서 현재 아키텍처에 비해 제안된 새로운 아키텍처의 다양한 이점을 제시한다.